文献

J-GLOBAL ID：202002256106032315   整理番号：20A0589406

畳込みニューラルネットワークの深層学習による危険な物体検出【JST・京大機械翻訳】

Dangerous object detection by deep learning of convolutional neural network

著者 (5件)： Yang Senlin (Xi’an Univ. (China)) ,  Sun Jing (Xi’an Univ. (China)) ,  Duan Yingni (Xi’an Univ. (China)) ,  Li Xilong (Xi’an Univ. (China)) ,  Zhang Bianlian (Xi’an Univ. (China))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11427  ページ： 1142722-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,コンピュータ操作速度の向上に伴い,コンピュータを用いて,より広範なアプリケーションを得るための検査と認識を行うことができる。既存の特徴訓練分類装置を用いたターゲット分類検出における高い偽検出率の欠点を目的として,本研究は,深い学習に基づく畳込みニューラルネットワークを有する有害な論文のための検出アルゴリズムを提案した。チェックされる画像に対して,異なるスケールのスライディングウィンドウを用いて,オブジェクトウィンドウが存在するかどうかを決定した。オブジェクト検出のために,畳込みニューラルネットワークを多数の正と負のサンプルで訓練した。オブジェクト検出により良く適応するために,畳込みニューラルネットワークのトポロジーを改善した。疑われる有害な論文のウィンドウは,危険なオブジェクト検出のために改良畳込みニューラルネットワークに入力され,偽検出率は元の検出率を維持しながら低減される。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  分類装置 ,  応用プログラム ,  *コンピュータ
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  検出アルゴリズム ,  検出率 ,  *物体検出 ,  *深層学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  物体検出